Bouts of Vigorous Physical Activity and Bone Strength Accrual During Adolescence
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We examined the influence of vigorous physical activity (VPA) bout frequency on bone strength accrual across adolescence, independent of total volume of VPA. METHODS: We measured VPA (6 metabolic equivalents; total volume and bout frequency <5 min in duration) annually using waist-worn accelerometers (ActiGraph GT1M) in 309 adolescents (9-20 y at baseline: 99, <13 y; 126, 13-18 y; 84, >18 y) over a maximum of 4 years. We applied finite element analysis to high-resolution peripheral quantitative computed tomography scans of the distal tibia (8% site) to estimate bone strength (failure load; F.Load, Newtons). We fit a mixed effects model with maturity offset (years from age at peak height velocity) as a random effect and sex, ethnicity, tibia length, lean body mass, and VPA (volume and bout frequency) as fixed effects. RESULTS: VPA volume and bout frequency were positively associated with F.Load across adolescence; however, VPA volume did not predict F.Load once VPA bout frequency was included in the model. Participants in the upper quartile of VPA bout frequency (∼33 bouts per day) had 10% (500 N) greater F.Load across adolescence compared with participants in the lowest quartile (∼9 bouts per day; P = .012). Each additional daily bout of VPA was associated with 21 N greater F.Load, independent of total volume of VPA. CONCLUSION: Frequent VPA should be promoted for optimal bone strength accrual.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».